摘要
本申请公开了一种基于船舶静态特征和动态特征的航行轨迹预测方法及设备,涉及智能航运技术领域,该方法包括:获取当前航行船舶在当前第一时间间隔内对应的船舶静态数据,以及当前第二时间间隔内对应的船舶动态数据;提取船舶动态数据对应的船舶动态特征;融合船舶静态数据和船舶动态特征,得到融合特征;将融合特征输入预先训练的轨迹预测模型,得到轨迹预测模型输出的下一第二时间间隔的船舶航行轨迹。本申请用以解决现有技术中在预测船舶航行轨迹时出现的预测准确性较差的问题,提高船舶航行轨迹预测的准确性。
技术关键词
轨迹预测模型
船舶航行轨迹
静态特征
轨迹预测方法
LSTM模型
融合特征
训练样本数据
动态特征提取
非暂态计算机可读存储介质
轨迹预测装置
核主成分分析
策略
特征值
航运技术
贡献率
处理器
非线性
系统为您推荐了相关专利信息
异常识别方法
锂电池
信号特征
进化优化算法
重构模型
预测误差
时间序列预测方法
循环水
模型误差
GRU模型
长短记忆神经网络
舆情预测方法
循环神经网络模型
状态更新
词嵌入技术
稠密点云
点云地图
三维空间地图
语义标签
传感器
动力电池预警方法
混合预测模型
预警体系
数据处理子系统
特征工程